基于新金融视角的第三方支付与通货膨胀分析

李淑锦+陈莹

内容提要：基于互联网金融发展的视角将第三方支付引入通货膨胀形成机制，利用Bootstrap方法和2008年第1季度-2016年第2季度的时间序列季度数据，分析第三方支付如何通过改变货币供应量和货币流通速度影响通货膨胀。结果表明，第三方互联网支付使用率和央行规范互联网支付事件对通货膨胀的影响是显著的；货币流通速度与通货膨胀显著正相关，狭义货币乘数与通货膨胀呈正相关，但并不显著；产出缺口、资产价格和货币政策对通货膨胀有一定影响，但并不显著。上述结论说明，在互联网金融迅速发展的今天，第三方支付对通货膨胀的影响不可忽视。

关键词：第三方支付；通货膨胀；货币供应量；货币流通速度

中图分类号：F830.2 文献标识码：A 文章编号：1001-148X（2017）10-0023-08

一、引言

国内外关于通货膨胀成因及形成机制的研究观点大致分为两类：货币学派认为通货膨胀是纯货币现象，货币供给增加引发物价上涨；新凯恩斯主义学派则根据通货膨胀成因将其分为需求拉动型、成本推动型和固有型。第三方支付迅速发展不仅极大地冲击了传统货币金融理论，且对传统货币具有替代效应，正逐步改变着传统货币影响宏观经济变量的机制。那么第三方支付对通货膨胀的影响是否显著？在持续的通货膨胀背景下，从不同角度研究通货膨胀形成机制格外重要。

近年来，随着电子货币和互联网支付手段的发展，除了传统的通货膨胀影响因素，部分学者开始关注电子货币对货币供应量及货币流通速度等的影响。首先，国内外学者探讨了电子货币对货币供给结构及货币政策的影响，如Sullivan（2002）、Friedman（2003）认为电子货币会影响货币乘数和基础货币，削弱中央银行控制货币供应量的能力，从而影响央行的货币政策。Cohen（2001）的研究发现，电子货币替代了部分传统货币，进而削弱了央行货币政策有效性。而Owen和Fogelstrom（2005）则认为电子货币并没有对活期存款形成替代，与之相反，以智能卡为载体的电子货币持有者往往也倾向于大量持有活期存款。Goodhart（2000）则指出即便非法经济活动对货币的需求达到最小，甚至全部消失，整个社会对基础货币的需求仍存在。Hiroshi Fujici 和 Kigiwa Tanaca（2014）从居民货币需求视角出发，指出电子货币相对于纸币交易成本更低且更加便捷。周光友（2009）认为电子货币不仅替代了传统货币，而且通过改变货币供给结构影响货币供应量。杨弋帆（2014）指出电子货币的产生不仅改变了货币形态和支付方式，且能够通过货币创造机制影响货币供给，第三方支付机构在放大货币乘数方面尤其明显。印文和裴平（2016）认为电子货币通过替代流通中纸币产生了货币供给创造效应，使中国数量型货币政策工具操作环境变得更复杂。其次，国内外学者广泛而深刻地研究了电子货币对货币流通速度的影响。Berentsen（1998）的研究结果表明，电子货币会对货币流通速度产生影响。Dorn（1997）指出电子货币通过降低央行控制基础货币的能力影响货币流通速度。国内学者也对电子货币与货币流通速度的关系进行了大量研究。一些学者认为电子货币与货币流通速度呈正相关（如张佳，2014）。部分学者认为电子货币降低了货币流通速度，如周光友（2006）基于替代加速效应和转化效应视角的研究发现，电子货币降低了货币流通速度。也有学者的研究发现电子货币对货币流通速度的影响机制呈现复杂性，如尹龙（2000）、陈雨露和边卫红（2002）、龚晓红（2016）等认为电子货币对货币流通速度的影响机制颇复杂，难以预测和控制。

随着互联网金融在国内快速发展，学者们开始注意到第三方支付对货币供给结构和货币流通速度的影响。王利峰（2010）通过实证研究发现第三方支付通过替代传统通货使得货币乘数稳定性降低。李楠等（2014）的研究结果表明第三方支付通过财富管理服务加快了资金循环速度和使用频率。卢花兰（2015）则利用2006-2014年国内生产总值增长率、现金比率及第三方支付增长率相关数据进行实证研究，发现第三方支付增长率与货币流通速度呈正相关。李淑锦和张小龙（2015，2016）则通过实证检验指出第三方互联网支付会增大各层次货币流通速度，减小狭义货币乘数。刘达（2017）对2007-2015年相关数据的实证研究表明，第三方互联网支付与货币流通速度呈显著正相关，但第三方互联网支付对狭义货币流通速度的加速效果大于广义货币流通速度。

通货膨胀取决于货币供给和需求，国内外文献均表明第三方支付会影响货币供给和货币流通速度，那么，其必然对通货膨胀形成机制产生影响。然而尚未有人专门研究第三方支付如何影响通货膨胀，也没有学者探讨2010年央行规范互联网支付事件是否对通货膨胀产生影响。本文首次尝试将第三方支付引入通貨膨胀形成机制分析框架，参考Shirvani和Delcoure（2014）对央行规范互联网支付事件对通货膨胀的特有影响的研究，探讨第三方支付和通货膨胀之间的相互关系和内在机理，且通过实证分析进行检验，为央行合理制定和实施货币政策，提高货币政策有效性提供依据。

二、第三方支付对通货膨胀影响的理论分析

第三方支付主要通过货币供给量和货币流通速度影响通货膨胀，但第三方支付自身的特殊性决定了其对通货膨胀的影响机制显著异于传统因素。

（一）第三方支付对货币供给量的影响

弗里德曼认为无论何时何地，通货膨胀无一例外都是货币现象。总需求—总供给分析说明，只有货币供应量快速增长时，通货膨胀才会发生。第三方支付的产生和发展正逐步替代传统货币，改变人们的支付方式和支付行为，极大地冲击传统货币金融理论，货币供给也必然受到影响。货币供给量主要取决于基础货币和货币乘数。基础货币（B）受商业银行存款准备金（R）和流通中现金（C）的影响，货币供给（M）为基础货币（B）与货币乘数（m）的乘积。鉴于我国法定存款准备金率是统一的，因此第三方支付对基础货币的影响是中性的；而货币乘数（m）取决于社会大众和商业银行的行为，为内生变量。因此第三方支付主要通过货币乘数影响货币供给。endprint

2008第1季度-2016年第4季度的相关数据显示，流通中现金（M0）和狭义货币（M1）的绝对数量不断递增，但是M0/M1由最初的21.4%下降至14%，同时M1/M2也由35.1%下降到31.4%。数据表明，第三方支付快速发展部分替代了流通中现金及活期存款，且一定程度上减少了基础货币。但是，由于央行可通过提高法定存款准备金率弥补基础货币的减少，因此，基础货币数量上的减少是极有限的。

接下来分析第三方支付如何影响货币乘数。货币乘数分为广义货币乘数和狭义货币乘数，两者的计算公式类似，我们采用广义货币乘数（m2）进行分析。广义货币乘数的计算公式是：

其中，k为现金漏损率，用现金除以活期存款表示；t为定期存款比率，由定期存款除以活期存款得到；r为法定存款准备金率；e为超额准备金率。

第一，第三方支付具有便捷性、低成本、高流动性等优点，商业银行头寸不足时，能够便捷且低成本地融资，因此，其超额准备金需求减少，超额准备金率（e）下降，进而增大了货币乘数。第二，目前第三方支付主要替代流通中现金并转化为活期存款，必然减少现金漏损率（k）。一般情况，货币乘数大于1，即（t+1）·r+k+e-1-k-t<0，则 m2k=（t+1）·r+k+e-1-k-t（t+1）·r+e+k2<0，因此k的减小增大了货币乘数。第三，数据表明M1/M2不断减小，表明第三方支付使得活期存款占定期存款的比例（t）不断下降。又由于m2t=e+k·（1-r）（t+1）·r+e+k2>0，因此，t的增加也增大了货币乘数。上述分析表明第三方支付快速发展增大了广义货币乘数，进而使得货币供给增加。

（二）第三方支付对货币流通速度的影响

第三方支付对传统货币的替代效应包括替代加速效应和转化效应。替代加速效应指在支付最终产品和服务时，相对于传统货币人们更倾向于使用第三方支付，第三方支付依托于计算机网络能够瞬间完成数据传输和支付，加快了货币流通速度。替代转化效应指第三方支付减小了不同金融资产的流动性差异，使得货币由低层次向高层次转化以获取更高收益。由于高层次货币流动性低于低层次货币，因此，货币流通速度下降。2008年第1季度至2016年第2季度，广义货币流通速度由0.18下降至0.12，这表明我国第三方支付仍处于发展初期，其对传统货币的替代转化效应明显强于加速效应，使得货币流通速度持续下降，并且仍未见底（王亮和吴浜源，2013）。但是，许多金融创新程度较高的欧美国家的货币流通速度都经历了先下降后上升的过程（蒲成毅，2002）。可知，我国第三方支付进一步发展终将加速货币流通速度，呈现先下降后上升的“V”型。

多数学者基于费雪方程MV=PY研究货币流通速度，货币流量MV与物价水平直接对应，且能够直接反映作为商品交换媒介的货币总量，因此货币流通速度V是影响物价水平的关键因素，对费雪方程MV=PY进行微分处理，可得：

其中dPP为通货膨胀率，P、M、V和Y均为基期水平。理论分析表明我国处于第三方支付降低货币流通速度阶段，因此dV减小。根据（2）式可得，通货膨胀率和货币流通速度变化率呈正相关，因此第三方支付通过降低货币流通速度会减缓通货膨胀。

基于上述理论分析，一方面，第三方支付通过放大货币乘数增大货币供应量，加剧通货膨胀；另一方面，第三方支付减小货币流通速度，进而减缓通货膨胀。因此，理论上，第三方支付使用的不断增加对通货膨胀必然产生显著的影响。

三、指标选取与模型构建

（一）指标选取与数据来源

1.因变量。居民消费价格指数（CPI）、批发物价指数（WPI）和国内生产总值平减指数（deflator）均可用来衡量通货膨胀。居民消费价格指数（CPI）与人们日常生活紧密相连，且在综合反映一定期间内生活消费品和服务项目价格变动趋势和程度、衡量通货膨胀效应方面均具有其他指标难以比拟的优越性。因此，本文选取CPI作为度量通货膨胀的指标。

2. 核心自变量。

（1）第三方互联网支付使用率（ZLY）：是指第三方互联网支付市场规模占整个社会消费体系的比重，能够反映第三方互联网支付使用的程度。本文采用第三方互联网支付市场规模（ZXL）与社会消费品零售总额（S）的比值表示。根据艾瑞咨询统计，2007年第1季度中国第三方互联网支付市场规模仅为160亿元，2016年第4季度其规模高达61000亿元，增长了381.25倍。此外，第三方互联网支付和第三方移动支付市场规模占第三支付市场规模的比例达90%以上，样本数据能够反映第三方支付的总体水平，鉴于第三方移动支付市场规模数据缺失，因此，本文选取第三方互联网支付市场规模进行实证分析。由于理论分析表明，第三方支付对通货膨胀具有加剧和减缓两种效应，因此，无法预期该变量估计系数的符号。

（2）央行规范互联网支付事件（Di）：央行自2010年起开始运用牌照发放方式管理互联网支付行业，逐渐规范化、规模化的互联网支付行业在加剧金融脱媒、降低交易成本的同时，加快了货币流通速度，进而加剧了通货膨胀。因此本研究将以2010年9月作为虚拟变量，探讨央行规范互联网支付事件对通货膨胀的影响，该变量估计系数预期符号为正。

（3）狭义货币乘数（m1）：理论分析表明第三方支付主要通过货币乘数影响货币供给量，进而影响通货膨胀。选取狭义货币乘数作为衡量第三方支付对通货膨胀影响的指标主要是因为居民消费价格指数的变动主要是通过狭义货币的供求实现的。预期狭义货币乘数系数为正。

（4）广义货币流通速度（V2）：由费雪方程MV=PY，可得V=PY/M，因此用名义GDP比广义货币数量（M2）近似衡量广义货币流通速度（V2）。选取广义货币流通速度的原因为第三方支付对货币流通速度的影響涉及不同层次货币形式转换，广义货币能够包含不同层次的货币形式。预期广义货币流通速度系数符号为正。endprint

3.控制变量。基于新凯恩斯菲利普斯曲线，即陈彦斌（2008）提出的影响通货膨胀的主要因素包括需求拉动、成本推动、通胀预期和通胀惯性，以产出缺口、资产价格和货币政策作为控制变量。从历史文献看，过往相关研究还会引入过剩流动性这一指标，用M2/GDP表示（北京大学中国经济研究中心宏观组，2008）。但是过剩流动性（M2/GDP）与广义货币流通速度（V2）的倒数相关性极高，因此，在回归方程中引入该变量并不合适。结合上述分析，选取以下三组控制变量：

（1）产出缺口（GAP）。出口变量（EXP）不仅能够合理替代产出缺口，且其自身包含可解释通货膨胀的额外信息。因此，选取出口变量（EXP）作为衡量产出缺口（GAP）的指标。预期出口变量（EXP）增加通胀压力。

（2）资产价格（STP、HSP）。资产价格会通过多种途径，如总需求，即消费和投资的变化，或者预期通胀信息的改变等影响通胀。STP为上海A股指数，HSP为全国累计平均的商品房销售价格。预期强劲的资本市场推升通货膨胀。

（3）货币政策（INT、REER）。银行间同业拆借利率、政府债券收益率和贷款基准利率均可用来衡量利率水平。目前银行间市场和政府债券市场依然存在流动性问题，基准利率是衡量利率水平最重要的指标。因此，选取一年期的贷款基准利率作为本文中的利率变量（INT）。人民币实际有效汇率（REER）数据来源于Wind数据库。预期利率上调和货币升值减弱通货膨胀。

结合数据的可得性，选取相关变量如表1所示。

本文中各变量数据的选择为2008年第1季度-2016年第2季度的季度数据，即每个变量均拥有34个样本数据。实证分析所需各变量的具体数据描述见表2。

四、实证分析

（一）平稳性检验

为避免出现“伪回归”现象，首先对时间序列数据进行ADF（Augmented Dickey-Fuller Test）检验。ADF 检验的原理是通过差分以减少高阶序列相关性。检验结果如表3所示。

根据表3，2008年第1季度至2016第2季度的时间序列数据不满足平稳性要求，但所有变量在5%显著性水平下均一阶单整，满足协整检验的前提，接下来进行协整检验。

（二）协整检验

协整关系检验主要有两种方法：其一，运用普通最小二乘法（OLS）估计模型，然后对模型所估计的残差进行ADF检验，适合单方程协整检验；其二，若时间序列不平稳，则针对回归系数进行Johansen检验。结合数据的特点，本文采用Johansen检验方法。结果如表4。

根据表4，在5%的显著性水平下，特征根迹检验和最大特征值检验均接受至多存在3个协整向量的原假设，这说明CPI和ZLY、Di、m1、V2、EXP、STP、HSP、INT、REER之间存在长期均衡关系。

（三）实证结果

在已知上述时间序列一阶平稳且存在协整关系的前提下，利用stata13软件基于Bootstrap方法对上文式（4）进行多元回归分析，估计结果如表5所示。模型1的解释变量为第三方互联网支付使用率、产出缺口、资产价格和货币政策，模型2、模型3、模型4分别加入央行规范互联网支付事件、狭义货币乘数和广义货币流通速度作为解释变量。从表5可以看出，各列模型中对应变量的估计结果差异并不明显，表明核心自变量间共线性程度较低，一定程度上证明了核心自变量选取的合理性。

表（5）的实证结果表明：

（1）第三方互联网支付使用率一定程度上加剧了通货膨胀，表明第三方互联网支付对通货膨胀的加剧效应强于减缓效应。模型1第三方互联网支付使用率系数为正。在加入规范互联网支付事件、狭义货币乘数和广义货币流通速度后，第三方互联网支付使用率的系数依然在1%水平下显著，由模型4可知，当第三方互联网支付使用率每上升1%，则当期物价指数将平均上升0.1101%。

（2）央行规范互联网支付事件对通货膨胀有提升作用，符合理论预期。模型1央行规范互联网支付事件的系数为负，但未通过显著性检验，说明央行规范互联网支付事件自身并不会加剧通货膨胀。在加入狭义货币乘数和广义货币流通速度后，央行规范互联网支付事件的系数与z值均明显提高，系数通过了显著性检验。由模型4可知，央行规范互联网支付事件系数为0.0249，表明央行规范互联网支付事件会加剧通货膨胀，但经济意义不显著。笔者认为原因如下：牌照管理政策仅仅是依照市场发展而进行的规范化管理并未试图改变市场格局；互联网支付呈寡头垄断特点，阿里巴巴、腾讯、银联商务的市场份额已超过80%，虽然牌照准入制度使得一部分互联网支付企业被淘汰，但整体互联网市场所受影响较小。

（3）一定程度上，狭义货币乘数（m1）与通货膨胀（CPI）正相关，与理论预期相符。模型4狭义货币乘数系数为正，但未通过显著性检验。可能的原因是通货膨胀主要受第三方互联网支付本身和广义货币流通速度影响，狭义货币乘数并不是影响通胀的主要原因；另一方面，狭义货币乘数间接影响通货膨胀，通过影响货币供应量实现对通货膨胀的影响，而货币供应量还受其他因素的影响。

（4）广义货币流通速度（V2）对CPI的影响显著为正，符合理论预期。V2的系数为1.2120反映了物价指数的货币流通速度弹性，意味着广义货币流通速度每下降1%，则当期物价指数将平均下降1.2120%，弹性越大，则货币流通速度对通货膨胀的影响就越显著。考虑到目前第三方支付的替代转化效应强于加速效应，使得我国货币流通速度不断下降，因此第三方互联网支付一定程度上缓解了通货膨胀。

（5）产出缺口、资产价格和货币政策对通货膨胀的影响与预期基本保持一致。产出缺口变量EXP的估计系数为正，说明过度需求增加将提高通货膨胀率。资产价格（STP、HSP）的估计系数不显著，说明资产价格并不是引起通货膨胀的主要原因。INT的符号与预期相反，笔者认为原因有二：其一，我国利率市场化程度有待提高，尽管利率市场化改革已开始，但很大程度上名义利率仍受管制；其二，消费者及投资者行为不仅受利率的影响，还受税收等财政政策的影响。REER的符号与预期相符但不显著，人民币升值对通货膨胀的缓解效果不明显，本文给出的解释为我国汇率市场化程度不够，央行为控制人民币名义汇率的升值，被迫释放更多流动性。因此，要达到通过人民币升值顯著缓解通胀压力的目标，应对方式必须是人民币名义汇率升值，且除对美元升值外，还应该对欧元、日元等主要币种。endprint

（四）稳健性检验

一般而言，稳健性检验有三种常规做法，改变数据样本，变量替代以及变换计量方法。考虑到2008-2009年金融危机可能导致出现极值数据，为了剔除异常值对回归结果的影响，本文对所选取变量（除央行规范互联网支付事件）采取上下5%极端值处理，进行稳健性检验。

由表6可知，本文所选变量估计系数的符号及显著性未发生明显变化，这说明指标选取的合理性以及核心自变量对通货膨胀率影响的稳健性。

五、结论和政策建议

综上所述，一方面，第三方互联网支付使用率和央行规范互联网支付事件直接加剧了通货膨胀；另一方面，第三方互联网支付亦通过影响狭义货币乘数和广义货币流通速度间接加剧了通货膨胀；而产出缺口、资产价格和货币政策这些控制变量对通货膨胀的影响并不显著。

基于理论和实证分析，可以预测随着第三方支付不断普及，其对通货膨胀的影响将会越来越显著。更好地实施货币政策、提高货币政策有效性，需要从以下三个方面入手：其一，在进行宏观货币体系调控时，需要考虑第三方支付自身及其对货币乘数和货币流通速度的影响，因此建议将第三方支付纳入货币监管体系。其二，第三方支付进一步发展将会加快货币流通速度，第三方支付的通货膨胀效应将会更加明显，因此中央银行应抓紧统计第三方支付相关数据以提高可测性，更好地监控第三方支付对通货膨胀的影响。其三，继续维持牌照运营制度，保障市场竞争有序。2010年9月规范第三方支付发展事件对通货膨胀的影响并不显著，但加强第三方支付监管，有利于提高资金利用效率，进一步带动我国市场经济的活跃度。

参考文献：

[1] Susan M. Sullivan. Electronic Money and its Impact on Central Banking and Monetary Policy[R].Hamilton college working paper，2002.

[2] Friedman Benjamin M. Decoupling at the Margin： The Threat to Monetary Policy from the Electronic Revolution in Banking[J]. International Finance， 2003（2）： 261-272.

[3] Cohen B J. Electronic Money： New Day or False Dawn？[J].Review of International Political Economy， 2001，8（2）：197-225.

[4] Owen， Fogelstrom， Christopher Fogelstrom. Monetary Policy Implications of Electronic Currency： an Empirical Analysis[J]. Applied Economics Letters， 2005，12（7）：419-423.

[5] Goodhart. Can Central Banking Survive the IT Revolution？[J].International Finance， 2000，3（2）：189-209

[6] Hiroshi Fujiki， Migiwa Tanaka. 9Currency Demand， New Technology， and the Adoption of Electronic Money： Micro Evidence from Japan [J].Economics Letters， 2014（1）： 5-8.

[7] 周光友. 電子货币的替代效应与货币供给的相关性研究[J].数量经济技术经济研究，2009（3）： 129-138.

[8] 印文，裴平. 电子货币的货币供给创造机制与规模——基于中国电子货币对流通中纸币的替代[J].国际金融研究，2016（12）： 3-12.

[9] Berentsen A. Monetary Policy Implications of Digital Money[J]. Kyklos， 1998，51（1）：89-117.

[10]Dorn J A. The future of money in the information age[J]. 1997，20（1）：142-143.

[11]张佳. 中国电子货币对通货膨胀影响的研究[D].北京：北京交通大学，2014.

[12]周光友. 电子货币发展对货币流通速度的影响——基于协整的实证研究[J].经济学（季刊），2006（3）： 1219-1234.

[13]尹龙. 电子货币对中央银行的影响[J].金融研究，2000（4）： 34-41.

[14]龚晓红. 第三方支付对央行支付系统影响及对策[J].金融科技时代，2016（1）： 46-48.

[15]王利锋. 第三方支付发展及其对我国金融体系影响研究[D].苏州：苏州大学，2010.

[16]卢花兰. 货币流通速度的实证分析[J].统计与决策，2015（8）： 157-160.

[17]李淑锦，张小龙. 第三方互联网支付对我国狭义货币乘数的影响[J].杭州电子科技大学学报：社会科学版，2016（2）： 1-6.

[18]Shirvani H， Delcoure N. Robust Panel Unit Root Tests for the Velocity of Money in a Sample of the OECD Countries[J]. Banks and Bank Systems，2014（3）：36-42.endprint

[19]王亮，吴浜源. 我国电子货币的通货膨胀效应——基于2003—2011年季度数据的实证分析[J].财经科学，2013（4）： 1-10.

[20]北京大学中国经济研究中心宏观组，梁东擎. 流动性的度量及其与资产价格的关系[J]. 金融研究，2008（9）： 44-55.

[21]陈彦斌. 中国新凯恩斯菲利普斯曲线研究[J].经济研究，2008（12）： 50-64.

Abstract：This paper introduces third party payment into the framework of the formation mechanism of inflation and theoretically discusses how third party payment affects inflation through changing money supply and speed of currency circulation under the new perspective of internet finance by using of the bootstrap method and 2008- 2016 quarter data of China. Empirical findings show that the inflation is significantly affected by utilization rate of internet payment and the event of central bank regulating internet payment； the speed of currency circulation is positively related to inflation， while money multiplier could be ignored； output gap， asset prices， and monetary policy could be ignored. The above conclusions show that we can′t ignore the impact of third party payment on inflation in the context of growing internet finance.

Key words：third party payment； inflation； money supply； speed of currency circulation

（責任编辑：严元）endprint